Research any topic before you write.

Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.

Stories: Historie, Technologie & Overview

Stories je český technologický startup, který využíval umělou inteligenci na automatickou analýzu velkých dat. Startup byl v roce 2018 koupený americkou společností Workday, Inc. Podle českého Forbesu šlo o jeden ze zásadních exitů české startupové historie.

Language: Czech [CS]
Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.
100%
More settings
100% 100% 100% 100% 100%

Stories topic overview

The analysis highlights Historie, Technologie and Overview as prominent areas in the source structure around Stories.

Related topics
18
Source areas
3
Connected nodes
21
Extracted relationships
22
Concept neighborhoods
11
Bridge connections
21

What this topic covers Research coverage

Source areas are shown by the number of related topics found in each part of the analysis. Use smaller areas too: they can reveal specialized angles and content gaps.

Historie · 8 topics
Overview · 6 topics
Technologie · 4 topics

Smaller areas are not necessarily less important. They contain fewer connections in this analysis and can be useful for finding specialized angles or coverage gaps.

Key facts & relationships

High-confidence facts extracted from structured source data. Use them as anchors for further research.

Adresa sídla
Italská 2584/69, Praha, 120 00, Česko
Datum založení
24. června 2016
IČO
05193567
OpenCorporates ID
cz/05193567
Právní forma
společnost s ručením omezeným

Doporučené směry výzkumu

Výchozí body odvozené z tematického grafu a seřazené nezávisle na pořadí ve zdrojovém článku.

Explore all related topics Closing gaps

Browse the complete topic structure, not only the most central items. Less prominent entities and concepts can reveal missing angles, specialized context and useful research gaps. Each item opens a new analysis centered on that subject.

Overview

Historie

Technologie

Advanced semantic analysis

Deeper signals for content research, entity SEO and topical coverage. The plain-language headings explain what each technical view is useful for.

How Stories connects Entity context

The extracted context around Stories shows recurring relationship patterns in the source. For example, Stories → Alchemist Acceleratoru, Cloudový, Filip Doušek, Inc, Jejich, Logio, Peter Fedoročko, Prioritizované, Silicon Valley, Umožňoval, Vojta Roček, Workday Another extracted example is Stories → Gartner, Gartner Cool Vendor, Oproti, Tak, USA. Use these groups to spot repeated connection types before inspecting the individual relationships.

Stories

Top relations

related to Historie · 12
Stories → Alchemist Acceleratoru, Cloudový, Filip Doušek, Inc, Jejich, Logio, Peter Fedoročko, Prioritizované, Silicon Valley, Umožňoval, Vojta Roček, Workday
related to Technologie · 5
Stories → Gartner, Gartner Cool Vendor, Oproti, Tak, USA
Adresa sídla · 1
Stories → Italská 2584/69, Praha, 120 00, Česko
Datum založení · 1
Stories → 24. června 2016
IČO · 1
Stories → 05193567
OpenCorporates ID · 1
Stories → cz/05193567
Právní forma · 1
Stories → společnost s ručením omezeným

Important terminology

Use these terms to understand the vocabulary surrounding the topic, not as a checklist for keyword stuffing.

Important terminology

roce workday 2018 startup analýzu dat společností 2016 historie společnost jako firmy umělou inteligenci velkých americkou inc ze 24 června

Stories relationships Subject–Predicate–Object triples

TTTA extracted 22 structured relationships around Stories. Examples in this analysis include Stories → Adresa sídla → Italská 2584/69, Praha, 120 00, Česko and Stories → Datum založení → 24. června 2016. The table shows each extracted connection, where it came from and its confidence.

SubjectPredicateObjectConfidenceSrc
StoriesAdresa sídlaItalská 2584/69, Praha, 120 00, Česko1.00infobox
StoriesDatum založení24. června 20161.00infobox
StoriesIČO051935671.00infobox
StoriesOpenCorporates IDcz/051935671.00infobox
StoriesPrávní formaspolečnost s ručením omezeným1.00infobox
Storiesrelated to HistorieFilip Doušek0.60section
Storiesrelated to HistorieVojta Roček0.60section
Storiesrelated to HistoriePeter Fedoročko0.60section
Storiesrelated to HistorieJejich0.60section
Storiesrelated to HistorieUmožňoval0.60section
Storiesrelated to HistorieCloudový0.60section
Storiesrelated to HistoriePrioritizované0.60section

Related concept clusters Concept neighborhoods

The concept neighborhoods around Stories bring nearby vocabulary together. In this analysis, examples include Analýzu, Dat and Workday. Use the clusters to find adjacent concepts and terminology that may deserve separate research.

  • Stories
    • Analýzu
    • Dat
    • Workday
    • Roce
    • Akvizice
    • Inteligenci
    • Technologii
    • Umělou
    • Velkých
    • Společnost
    • Společností
    • Datové
  • stories
    • Analýzu
    • Dat
    • Workday
    • Roce
    • Akvizice
    • Inteligenci
    • Technologii
    • Umělou
    • Velkých
    • Společnost
    • Společností
    • Datové
  • velkých dat
    • Inteligenci
    • Umělou
    • Datové
    • Položky
    • Využíval
    • Června
    • Český
    • Stories
    • Firem
    • Historie
    • Technologický
    • Technologie
  • startup
    • Technologický
    • Využíval
    • Český
    • Americkou
    • Inc
    • Inteligenci
    • Umělou
    • Velkých
    • Analýzu
    • Dat
    • Společností
    • Workday
  • umělou inteligenci
    • Umělou
    • Analýzu
    • Dat
    • Technologický
    • Využíval
    • Český
    • Akvizice
    • Původní
    • Startup
    • Velkých
    • Společnost
    • Stories
  • workday, inc
    • Společností
    • Workday
    • První
    • Roce
    • Startup
    • Jako
    • Původní
    • Technologii
    • Získala
    • Stories
  • historie
    • Datové
    • Položky
    • Června
    • Firem
    • Technologie
    • Velkých
    • Ze
    • Společnost
    • Roce
    • Stories
  • technologie
    • Položky
    • Června
    • Business
    • Dále
    • Intelligence
    • Problémy
    • Trendy
    • Velkých

Connections between topic areas Semantic bridges

For Stories, one of the stronger structural bridges in this analysis connects Stories with Historie. Bridges highlight paths between different parts of the map and can reveal research angles that are easy to miss in a flat list.

Min side: 3
Stories — Historie · splits 13 ⟂ 9
Stories — Overview · splits 15 ⟂ 7
Stories — Technologie · splits 17 ⟂ 5

Map overview Semantic statistics

Stories

Nodes22
Edges21
Triples22
Avg. degree1.91
Density0.090909
Components1

Source & methodology

TTTA analyzes the structure around Stories to surface related topics, entities, relationships, concept neighborhoods and bridge connections. Use the map to explore areas such as Historie, Technologie & Overview, including less central topics that may reveal useful research gaps. Automatically extracted connections are research leads rather than rewritten encyclopedia content.

Source: Wikipedia — Stories · CS edition · Analysis: TopicsToTalkAbout

For writers, content strategists, SEOs, marketers and creators — from quick topic research to advanced semantic analysis.